2024 年のデータ分析に最適な 7 つの AI ツールとその使用方法

データ分析は、データドリブン企業の重要な側面の 1 つです。 これは、組織が生データを構造化された読み取り可能な形式に変換して、意思決定を改善するのに役立ちます。 AI の進歩により、大量のデータセットの処理と分析が非常に簡単になりました。

データの視覚化、処理、分析に役立つデータ分析用の AI ツールが複数あり、時間とリソースを節約できます。 データ処理要件を満たす、最も著名で信頼性の高いデータ分析ツールをいくつか見てみましょう。

データ分析に AI を使用するにはどうすればよいですか?

AI は、予測分析、反復的なタスクの自動化、データ傾向の特定など、複数の目的でデータ分析に使用できます。AI 分析ツールを使用すると、予測分析を実行するためのモデルを作成およびトレーニングできます。

これは、将来の結果を予測し、傾向を予測し、データに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 データ分析手順で人工知能を使用する他の方法をいくつか紹介します。

• 自動化された反復タスク: AI は、データ クレンジング、データの書式設定、データのインポートなどのさまざまな日常的なタスクの自動化に役立ちます。これらのタスクを自動化することで、データ結果の解釈と有意義な洞察の生成に集中できます。
• データ傾向の特定: AI ベースのアルゴリズムは、ビッグ データ セット内の複雑なパターンと相関関係を特定して認識するのに役立ちます。 データ分析ツールは、AI および ML 技術を実装することで、人間のアナリストが見逃した可能性のあるデータの傾向を特定するのに役立ちます。
• データ モデルの展開と監視:これらのツールを使用すると、データ セットの分析、予測、リアルタイムでの洞察の収集に役立つデータ モデルを展開できます。 データ分析用の AI ツールを使用すると、モデルのパフォーマンスを監視し、データの精度を維持するために更新することもできます。
• データの探索と視覚化: AI を活用した視覚化ツールを利用することで、データを視覚化し、そこから洞察を得ることができます。 これらのツールを使用すると、データを操作してパターンを認識し、異常を検出することが容易になります。

データ分析に最適な 7 つの無料 AI ツールのリスト

• Microsoft Power BI
• Google Cloud の Looker スタジオ
• ポリマー
• タブロー
• MSエクセル
• アクキオ
• Qlik

機能と価格に基づいて、データ分析に最適な AI ツールを見てみましょう。 これらのツールで提供される情報は、最適なデータ分析ツールの中から適切なデータ分析ソフトウェアを選択するのに役立ちます。

1. Microsoft Power BI: 洞察力に富んだレポートの生成に最適

Power BI ビジネス インテリジェンス ツールは、データ分析者が複数のソースからのデータを視覚化し、分析するのに役立ちます。 インタラクティブなダッシュボードとデータ視覚化機能が付属しており、魅力的なデータビジュアルを生成し、リアルタイムで他のユーザーと洞察を共有できます。

これは、データ フィルタリング、データ モデリング、生データの変換などに使用できる最も人気のある AI ツールの 1 つです。

Microsoft Power BI の機能

• データレポートの発行と共有
• データ視覚化のためのインタラクティブなレポートを生成します
• さまざまなデータソースからデータセットを生成します
• AI を活用してデータセット内のパターンを検出
• データが法規制順守要件を満たしていることを確認します

Microsoft Power BI の使用方法?

Power BI にサインアップし、関連データをインポートしてレポートを生成します。 レポート内に任意のグラフを作成します。 次に、データを視覚化するために使用できる複数の視覚化オプションから選択します。 次に、ダッシュボードのレイアウトを調整し、レポートを生成します。

Microsoft Power BI の価格

無料プランあり | 有料プランは月額830.12ルピーから

2. Google Cloud の Looker Studio: 複数のデータセットからのレポートの生成に最適

Looker Studio は、AI ベースの分析に使用されるデータの視覚化および探索プラットフォームです。 このプラットフォームを使用すると、ユーザーはカスタム ダッシュボード、レポート、視覚エフェクトを簡単に作成して、さまざまなソースからのデータを分析できるようになります。

直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスにより、ユーザーは高度な技術知識を必要とせずに、データ フィールドを簡単に操作してチャート、グラフ、その他の視覚的表現を生成できます。 この無料の AI プラットフォームは、データシートのカスタマイズやレポートへのクリック可能なコンテンツの挿入にも役立ちます。

Looker スタジオの機能

• データ共有のためのリアルタイムコラボレーションをサポート
• データブレンディングを提供して統合されたデータセットを作成します
• 貴重な洞察を得るインタラクティブなダッシュボードを提供します
• ブランドのロゴと画像を使用してレポートに注釈を付けます
• BigQuery、MySQL、PostgreSQL などからデータをインポートします。

Looker スタジオの使用方法?

データをレポートにインポートして、レポートの作成を開始します。 次に、チャートまたはグラフを追加して、レポートのデータを視覚化します。 その後、「送信」をクリックするとレポートが作成されます。 満足した場合は、レポートをさらに分析するために共有する準備が整います。

Looker スタジオの料金

無料プランあり | 有料プランは 1 プロジェクトあたり月額 INR 747.16 から始まります

3. Polymer AI: インタラクティブなダッシュボードの作成に最適

Polymer AI 分析ツールは、コーディングを必要とせずに、生データをアクセス可能な洗練されたデータベースに変換するのに役立ちます。 AI ベースの分析によってデータの理解を強化し、スプレッドシートのデータを対話型のダッシュボードに変換して実用的な洞察を取得します。

リアルタイム コラボレーション機能を使用すると、データ ダッシュボード リンクを簡単に共有したり、プレゼンテーションに埋め込んでチーム メンバーと共同作業したりできます。 データの並べ替え、フィルタリング、および読み取り可能な形式での整理にも使用されます。

ポリマーの特長

• データを統合するためのデータコネクタを提供します
• 素晴らしいダッシュボードを作成し、AI でデータを分析します
• レポートを迅速に作成するための事前構築されたテンプレートを提供します
• ヒートマップや折れ線グラフなどのさまざまな種類のグラフを提供してデータを視覚化します
• レポート内のパターンを強調表示するための条件付き書式設定をサポートします

ポリマーの使い方は？

データ分析の目標を定義します。 次に、データをインポート、クレンジング、再フォーマットします。 次に、回帰分析やクラスタリング分析などの適切なデータ分析手法を選択してデータを分析します。

その後、データを解釈し、棒グラフや円グラフなどのさまざまなオプションを使用して視覚化します。 完了すると、データを他のチームメンバーと共有できるようになります。

ポリマーシートの価格

利用可能な無料プランはありません | 有料プランは月額4,150.84ルピーから

4. Tableau: データ洞察をより迅速に明らかにするのに最適

Tableau は、データの操作に使用できるもう 1 つの分析およびデータ視覚化プラットフォームです。 インタラクティブなダッシュボードと豊富なデータ視覚化ツールを使用すると、データの分析と視覚化が非常に簡単になります。

このツールで作成されたデータ レポートは、デスクトップやモバイル アプリを介して他の個人と簡単に共有できます。 その詳細レベル (LOD) 式を使用して、複雑なクエリを実行することもできます。

Tableau の機能

• 複雑な計算とデータブレンディングをサポート
• データセットをグループ化してデータ分析を簡素化する
• 予測と予測モデリングをサポート
• 地理空間分析をサポート
• 生データを洗練されたデータに変換します
• インメモリデータエンジンを提供して分析を高速化します

Tableau の使い方

複数のデータ コネクタからデータをインポートします。 次に、ドラッグ アンド ドロップ オプションを使用してデータを視覚化します。 その後、AI アルゴリズムを使用してデータを処理および分析します。 次に、データ分析に基づいてレポートを生成し、簡単に共有および公開できます。

Tableau の価格設定

有料プランは月額996.13ルピーから

5. MS Excel: スプレッドシート内のデータの計算に最適

Microsoft Excel は、データ分析に検討できる最も人気のある AI ツールの 1 つです。 大きなデータセットを分析および処理し、複数のグラフやチャートで視覚化するために使用できます。 Excel は、ピボット テーブルや検索ボックスを使用してデータをすばやくフィルタリングするのに役立ちます。

これを使用すると、機械学習モデルを開発し、数式を使用して複雑な計算を実行することもできます。 また、回帰分析、サンプリング、仮説検証などのための Data Analysis Tool Pak も提供します。

MS Excelの機能

• 単一のワークブックに複数のスプレッドシートを作成します
• 計算を実行するための複数の式を提供します
• データを視覚化するためのさまざまなグラフやチャートの種類を提供します
• ビッグデータセットを要約および分析するためのピボットテーブルを提供します
• データの正確性のためのデータ検証ルールをサポート

MS Excelの使い方は？

データをインポートして表形式で整理します。 次に、データをクレンジングし、いくつかの視覚化および書式設定オプションを使用して視覚化します。 その後、機械学習モデルをデプロイしてデータを分析し、そこから貴重な洞察を取得します。

MS Excelの価格

無料プランあり | Microsoft 365 の有料プランは月額 497.29 インドルピーから始まります

6. Akkio: 予測分析に最適

Akkio ビジネス分析および予測ソフトウェアは、ユーザーがデータセットを分析し、データの洞察に基づいて結果を予測するのに役立ちます。 このコーディング不要のプラットフォームには、リード リストを限定してセグメント化し、ホット リードを優先するリード スコアリング機能が付属しています。

この AI ツールを使用すると、任意のデータセットをアップロードし、予測分析に非常に役立つニューラル ネットワークの作成に役立つ予測したい変数を選択できます。

Akkioの特徴

• ライブレポートを作成して共有します
• データを抽出して 1 つのシートに結合します
• データ分析のための回帰および分類モデリングをサポート
• データセットと対話するためのチャットボットを作成します
• 予測分析を実行し、顧客と洞察を共有します

アクキオの使い方は？

モデルで何を予測するかを決定します。 次に、データシートに関連データを入力します。 その後、モデルを作成してトレーニングし、分析を実行します。 最後に、このモデルをデプロイし、作成したモデルを使用して分析を実行します。

アッキオの価格

無料プランあり | 有料プランは月額4,071.38ルピーから

7. Qlik Sense: データの変換とクレンジングに最適

Qlik Sense は、組織が複数のソースからのデータを 1 つのデータシートに統合するのに役立ちます。 この AI をデータ分析に使用したり、既存のアプリケーション内にビジュアル分析を埋め込んだりできます。

Qlik は、データ分析用の ML モデルの作成、データ パイプラインとレポートの構築、AI ベースのデータ インサイトの取得、自動化されたワークフローの構築などを支援します。

Qlikの特徴

• 複数のソースからのデータを接続して結合します
• AI を使用してデータを準備およびクレンジングします
• データの傾向を特定するための予測分析を提供します
• データ関係を調査するための連想エンジンを提供します
• 検索ベースの視覚的な発見に従って、関連する分析を生成します

Qlikの使い方

内蔵コネクタを使用して複数のソースからデータをインポートします。 次に、データをクリーンアップ、操作し、分析に適した形式に変換します。 次に、さまざまなレイアウト、グラフ、書式設定オプションなどを使用してデータを視覚化します。その後、分析のためにデータを操作および探索します。

Qlik の価格設定

有料プランは、分析プランで月額 1,660.10 INR から始まります

AIとデータ分析の関係

AI と機械学習は、ほとんどのデータ分析手順の自動化に大いに役立ち、それによって大量のデータを人間よりも迅速かつ正確に処理できるようになります。 AI は複雑なデータ パターンを認識し、人間のアナリストでは特定できない洞察を提供できます。

従来のデータ分析では、処理速度が遅く、ストレージ容量が限られているため、大規模なデータセットを処理することが困難でした。 ただし、 AI データ分析は大規模なデータセットを簡単に高速に処理できるため、リアルタイム データ分析に適したアプローチとなります。

それに加えて、従来の分析では主にスプレッドシートに整理されたような構造化データを扱いました。 一方、AI ベースの分析では、音声やビデオなどの構造化データと非構造化データの両方を処理して、より包括的な分析を行うことができます。

データ分析において AI が重要なのはなぜですか?

AI ツールを使用すると、人間のアナリストが見逃した場合に備えて、データセット内の不一致を簡単に特定できます。 同様に、複雑なデータ計算を迅速に実行できるため、貴重な時間を節約できます。 それに加えて、データ分析用の AI ツールは次の理由から重要です。

• 速度と拡張性: AI アルゴリズムは人間よりも大幅に高速に大規模なデータセットを処理できるため、ビッグデータの分析に最適です。 これにより、より迅速な洞察とリアルタイムの意思決定が可能になります。
• タスクの自動化: AI は、データのクリーニングや準備などの反復的なタスクを自動化します。 これにより、データ アナリストは解放され、問題解決、解釈、戦略分析などのより高いレベルの活動に集中できるようになります。
• 複雑な計算の実行: AI および機械学習アルゴリズムは複雑な計算を実行し、従来の方法では見逃してしまう可能性のある隠れたパターンを明らかにします。 これにより、より深い洞察とより正確な予測が可能になります。
• 予測分析の実行: AI アルゴリズムは過去のデータから学習して将来のデータの傾向と結果を予測し、意思決定とリスクの軽減を改善します。
• データ クリーニングの向上: AI アルゴリズムにより、データをより効果的にクリーニングして準備できるため、分析の品質と信頼性が確保されます。
• 自動レポート生成: AI ツールを使用すると、自動レポートを迅速に生成できます。 AI ツールはレポートを手動で生成するのではなく、データシートから関連データを抽出してレポートを生成できます。

結論

AI ベースのデータ分析ツールは、複雑なデータセットから貴重な洞察を抽出し、情報に基づいた意思決定を可能にし、ビジネスの成功を促進する上で重要な役割を果たします。 これらのツールを使用すると、ユーザーは、他のツールでは検出されない情報間のパターン、傾向、相関関係を明らかにできるようになります。

組織に合わせて、上記の AI を活用したデータ分析ツールから選択できます。 ただし、いずれかを選択する前に、予算と機能要件を考慮してください。

データ分析用 AI ツールに関する FAQ